프로젝트 (3) 썸네일형 리스트형 git fast-forward 원인 및 해결 깃에 로컬에서 작업한 파일들을 올리려고 하니 밑에와 같은 메시지가 나오면서 push가 되지 않았다. hint: Updates were rejected because the remote contains work that you do hint: not have locally. This is usually caused by another repository pushing hint: to the same ref. You may want to first integrate the remote changes hint: (e.g., 'git pull ...') before pushing again. hint: See the 'Note about fast-forwards' in 'git push --help' for d.. (spring boot + flask + deep learning) 이더리움 가격 예측 웹 앱 서비스(2) - 업비트 API 로 일봉 데이터 받아오기 업비트 API를 이용해서 일봉 데이터를 받아오고자 한다. 먼저 데이터를 받아와서 데이터베이스에 저장을 하려면 엑셀 파일로 받는 것이 가장 쉽다. 그래서 API로 데이터를 받아와서 엑셀에 저장 하는 것을 구현해보았다. from numpy import log import requests import pandas as pd import time import json from pandas import json_normalize import time from datetime import datetime, timedelta from time import sleep """ request params market : 마켓 코드(KRW-BTC) to : 마지막 캔들 시간 포맷 : yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'.. (spring boot + flask + deep learning) 이더리움 가격 예측 웹 앱 서비스(1) 설계 이번에는 이더리움의 가격 정보, 거래량 정보 등을 가져와서 가격 예측을 해주는 웹 앱 서비스를 만들어보고자 한다. 서비스 설계를 하면서 어떠한 식으로 구현해 나갈 것인지 고민을 했는데 이번 프로젝트에서 가장 중요한 것은 이렇다. 1. 딥러닝 모델을 계속 돌려야 한다.(학습 데이터가 실시간으로 업데이트 되므로 주기적으로 학습을 하고 결과를 도출해내야한다. 2. 실시간으로 데이터가 들어오기 때문에 실시간 데이터를 처리하는 방법을 고민해야 한다. 3. spring boot 를 이용하여 웹 서버를 구성하려고 했지만 딥러닝 모델을 돌리는데 파이썬 코드가 필요하므로 api 서버와 학습 서버를 분리한다. 우선 과정을 그려보았다. 어느정도 틀을 잡아놨으니 지금 제일 먼저 할 일은 정보를 갖고오고 딥러닝을 통해 가격의 .. 이전 1 다음
